Zobrazeno 1 - 10
of 44
pro vyhledávání: '"Relations extraction"'
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Christiana Panayiotou
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 10, Pp 3469-3494 (2022)
The main goal of this paper is to extract the semantic relations underpinning the concepts of English prepositional of-constructions derived from poetic and non-poetic datasets, using Princeton WordNet. The problem is addressed by two different algor
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/9a96f778b012432a8637c7d378fbfa61
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Kniha
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Orešković, Marko
Given the extraordinary growth in online documents, methods for automated extraction of semantic relations became popular, and shortly after, became necessary. This thesis proposes a new deterministic language model, with the associated artifact, whi
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::cbf010598ad9ecf96374ae4ce1c21284
https://doi.org/10.13140/rg.2.2.31092.19849
https://doi.org/10.13140/rg.2.2.31092.19849
Autor:
V. Bova (1), E. Cardillo (2)
Publikováno v:
The Fourth International Conference on Big Data, SmallData, Linked Data andOpen Data (ALLDATA)-International Workshop on Knowledge Extraction and Semantic Annotation (KESA2018), 22-26/04/2018, Athens, Greece
info:cnr-pdr/source/autori:V. Bova (1), E. Cardillo (2)/congresso_nome:The Fourth International Conference on Big Data, SmallData, Linked Data andOpen Data (ALLDATA)-International Workshop on Knowledge Extraction and Semantic Annotation (KESA2018)/congresso_luogo:22-26%2F04%2F2018/congresso_data:Athens, Greece/anno:2018/pagina_da:/pagina_a:/intervallo_pagine
info:cnr-pdr/source/autori:V. Bova (1), E. Cardillo (2)/congresso_nome:The Fourth International Conference on Big Data, SmallData, Linked Data andOpen Data (ALLDATA)-International Workshop on Knowledge Extraction and Semantic Annotation (KESA2018)/congresso_luogo:22-26%2F04%2F2018/congresso_data:Athens, Greece/anno:2018/pagina_da:/pagina_a:/intervallo_pagine
Three-dimensional objects (3D) allow extensive and heterogeneous information to be stored in single models which can be exploited by users to satisfy various research and study needs. Moreover, the 3D visualization would be even more interesting if i
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=cnr_________::3f5d5f07f2fa8091efac9c2d37b5be2f
https://publications.cnr.it/doc/399934
https://publications.cnr.it/doc/399934
Publikováno v:
pp. 15–29, 2018
info:cnr-pdr/source/autori:Sorgente, Antonio; Vettigli, Giuseppe; Mele, Francesco/titolo:A hybrid approach for the automatic extraction of causal relations from text/titolo_volume:/curatori_volume:/editore:/anno:2018
Emerging Ideas on Information Filtering and Retrieval ISBN: 9783319683904
info:cnr-pdr/source/autori:Sorgente, Antonio; Vettigli, Giuseppe; Mele, Francesco/titolo:A hybrid approach for the automatic extraction of causal relations from text/titolo_volume:/curatori_volume:/editore:/anno:2018
Emerging Ideas on Information Filtering and Retrieval ISBN: 9783319683904
This chapter presents an approach for the discovery of causal relations from open domain text in English. The approach is hybrid, indeed it joins rules based and machine learning methodologies in order to combine the advantages of both. The approach
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::71259a477cb5fb543a4fd0d420e77e39
http://www.scopus.com/record/display.url?eid=2-s2.0-85033449502&origin=inward
http://www.scopus.com/record/display.url?eid=2-s2.0-85033449502&origin=inward
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.